毛萍 高志 汪雯怡

摘 要：銀行作為地方債務(wù)最大的承銷商和投資者，一旦地方債務(wù)發(fā)生違約，將會(huì)面臨投資難以收回的風(fēng)險(xiǎn)，繼而引發(fā)流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)。在理論分析的基礎(chǔ)上，以2009—2017年7省市的面板數(shù)據(jù)為樣本，利用PVAR模型，實(shí)證分析了地方債務(wù)增長(zhǎng)與商業(yè)銀行流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)之間的動(dòng)態(tài)關(guān)系。結(jié)果表明，地方債務(wù)的增長(zhǎng)對(duì)銀行業(yè)流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)增加具有滯后效應(yīng)，而且財(cái)政政策對(duì)控制地方債務(wù)增長(zhǎng)的影響是短期的，需要加大控制力度，建立長(zhǎng)期有效的監(jiān)管體系。

關(guān)鍵詞：地方債務(wù);流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn);PVAR模型

文章編號(hào)：1004-7026（2019）14-0138-04? ? ? ? ?中國(guó)圖書分類號(hào)：F832.33 ? ? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

1? 研究背景

截至2018年末，地方債務(wù)余額為18.07萬(wàn)億元，加上中央政府債務(wù)余額14.96萬(wàn)億元，我國(guó)政府債務(wù)余額為33.03萬(wàn)億元，按照國(guó)家統(tǒng)計(jì)局公布的GDP初步核算數(shù)據(jù)計(jì)算，政府債務(wù)的負(fù)債率（債務(wù)余額/GDP）為37%，2018年地方政府債務(wù)率為76.6%，低于國(guó)際通用的100%～120%的警戒標(biāo)準(zhǔn)。雖然表面上債務(wù)率低，且整體風(fēng)險(xiǎn)處于可控范圍內(nèi)，但實(shí)際上存在地方政府通過(guò)地方融資平臺(tái)或地方國(guó)有企業(yè)進(jìn)行違規(guī)舉債的現(xiàn)象。盡管有規(guī)定指出：“明確政府和企業(yè)的責(zé)任，政府債務(wù)不得通過(guò)企業(yè)舉借，企業(yè)債務(wù)不得推給政府償還，切實(shí)做到誰(shuí)借誰(shuí)還、風(fēng)險(xiǎn)自擔(dān)”，但這些隱性債務(wù)最終還是地方政府對(duì)其具有擔(dān)保和救助責(zé)任。

2? 文獻(xiàn)綜述

謝思全和白艷娟（2013）[3]通過(guò)構(gòu)建地方政府與商業(yè)銀行雙沖動(dòng)模型解釋了在投資沖動(dòng)和城市化的目標(biāo)下，融資平臺(tái)以土地為抵押獲得銀行貸款。在地方政府和銀行的雙重沖擊下，土地價(jià)格升高，融資平臺(tái)進(jìn)一步獲得銀行貸款，如此循環(huán)形成越來(lái)越大的“信貸-債務(wù)”泡沫。高躍光（2017）[4]認(rèn)為，當(dāng)?shù)胤秸l(fā)生債務(wù)違約時(shí)，由于資金流動(dòng)性不足引發(fā)銀行資產(chǎn)流動(dòng)性和信貸流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)，通過(guò)空間計(jì)量模型，驗(yàn)證了地方政府債務(wù)對(duì)銀行的資產(chǎn)和負(fù)債流動(dòng)性都存在抑制作用，且地方政府債務(wù)不僅會(huì)對(duì)本地區(qū)銀行的資產(chǎn)流動(dòng)性產(chǎn)生抑制作用，還會(huì)影響其他地區(qū)銀行的流動(dòng)性。熊琛和金昊（2018）[5]基于非線性 DSGE 模型構(gòu)建政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)與金融部門風(fēng)險(xiǎn)的“雙螺旋”結(jié)構(gòu)，即地方政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)與金融部門風(fēng)險(xiǎn)相互強(qiáng)化，地方政府債務(wù)違約風(fēng)險(xiǎn)提高了金融風(fēng)險(xiǎn)并向?qū)嶓w經(jīng)濟(jì)部門傳導(dǎo)，而金融部門風(fēng)險(xiǎn)通過(guò)直接的資產(chǎn)負(fù)債渠道和間接的一般均衡效應(yīng)渠道向地方政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)。

國(guó)內(nèi)現(xiàn)有的研究從不同角度對(duì)政府與銀行的借貸動(dòng)機(jī)、地方債務(wù)對(duì)銀行風(fēng)險(xiǎn)的影響及傳導(dǎo)機(jī)制都作出了說(shuō)明，但仍存在一定的問(wèn)題。除熊琛外，大部分的學(xué)者都只研究了地方債務(wù)對(duì)銀行的單向影響，且都局限于當(dāng)期的影響。通過(guò)建立PVAR模型，探討各變量間的雙向變量關(guān)系及內(nèi)在作用機(jī)制，并利用脈沖響應(yīng)分析各變量之間的沖擊效應(yīng)。

3? 理論分析

3.1? 地方債的借貸動(dòng)機(jī)

3.1.1? 地方政府

分稅制改革后，地方政府獲取的財(cái)政收入減少，同時(shí)又面臨經(jīng)濟(jì)建設(shè)難題。應(yīng)對(duì)國(guó)際經(jīng)濟(jì)危機(jī)的需要、以經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)作為官員政績(jī)考核的機(jī)制等都成為政府借款的動(dòng)機(jī)。政府作為國(guó)家信用的代表，有天然的信用優(yōu)勢(shì)，同時(shí)與銀行又存在特殊的政治關(guān)系和經(jīng)濟(jì)關(guān)系，使得政府的借款行為有條件實(shí)現(xiàn)。

3.1.2? 銀行

地方債務(wù)因?yàn)橛姓畵?dān)保和最后的債務(wù)兜底，與企業(yè)債和公司債相比，風(fēng)險(xiǎn)更小，所以銀行更傾向于向地方政府提供借貸和購(gòu)買政府債券。而且銀行在政治經(jīng)濟(jì)上都受到地方政府的影響，甚至在一定程度上從屬于地方政府，對(duì)政府貸款的風(fēng)險(xiǎn)控制較為寬松。同時(shí)，為了在銀行業(yè)激烈的競(jìng)爭(zhēng)中占據(jù)優(yōu)勢(shì)和滿足一些經(jīng)營(yíng)指標(biāo)，銀行有向地方政府提供貸款的動(dòng)機(jī)。

3.2? 風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)路徑

綜合地方債的借貸動(dòng)機(jī)和現(xiàn)存特點(diǎn)，可以得知地方債在政府?dāng)U張的前提下發(fā)生，依托土地財(cái)政和政府信用，以土地出讓收入、土地相關(guān)稅費(fèi)、未來(lái)土地升值預(yù)期為還款保障，地方融資平臺(tái)的還款能力與地價(jià)、房?jī)r(jià)緊密相連，也依賴于中央政府的土地調(diào)控政策。如果中央政府的土地調(diào)控政策發(fā)生改變、房?jī)r(jià)受到嚴(yán)格控制，將會(huì)影響地方政府以及地方融資平臺(tái)的還款能力，并且在借貸過(guò)程中存在著期限錯(cuò)配、項(xiàng)目經(jīng)營(yíng)不善、信息不對(duì)稱、違規(guī)擔(dān)保等問(wèn)題，地方債務(wù)往往伴隨巨大的償還風(fēng)險(xiǎn)。以地方債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)存在但還未發(fā)生作為研究前提，列出風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)路徑如下，見圖1。對(duì)傳導(dǎo)路徑的分析可進(jìn)一步分兩類進(jìn)行詳細(xì)討論。

3.2.1? 借貸過(guò)程中存在的問(wèn)題對(duì)商業(yè)銀行流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)的影響

信息不對(duì)稱及違規(guī)操作。孫婧（2013）[6]認(rèn)為，一方面，由于中央政府缺乏地方投資項(xiàng)目和居民的公共品需求等信息，可能為了使投資項(xiàng)目和借款申請(qǐng)順利通過(guò)，選擇最容易受中央青睞的項(xiàng)目，以及一些直接效益明顯、周期較短的項(xiàng)目，而不是根據(jù)投資回報(bào)和項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行選擇。另一方面，地方政府對(duì)中央政府的隱蔽行為存在道德風(fēng)險(xiǎn)問(wèn)題，地方官員為了追求政績(jī)與晉升，在忽略債務(wù)償還后果的情況下，最大可能進(jìn)行債務(wù)擴(kuò)張，最終可能造成地方政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)。由于地方政府融資渠道日益多元化，風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)控難度日益加大，難以監(jiān)測(cè)平臺(tái)貸款資金流向，因此各地的違規(guī)擔(dān)保現(xiàn)象多發(fā)。

期限錯(cuò)配。地方借債主要用于固定資產(chǎn)投資，資金回收期長(zhǎng)，短期經(jīng)濟(jì)效益不明顯，長(zhǎng)期回報(bào)率低，甚至在經(jīng)營(yíng)不善時(shí)產(chǎn)生虧損。2013年地方政府債務(wù)審計(jì)報(bào)告顯示，中國(guó)地方政府債務(wù)資金主要來(lái)自商業(yè)銀行貸款，償債期限多數(shù)在3年以下。唐云鋒和劉清杰（2018）認(rèn)為，債務(wù)資金多為短期銀行借款，同時(shí)資金的投向多是回報(bào)周期長(zhǎng)的基礎(chǔ)設(shè)施，這就會(huì)產(chǎn)生償還周期與投資收益期限不匹配的問(wèn)題，使地方政府面臨償還風(fēng)險(xiǎn)。目前，現(xiàn)金流不足成為普遍現(xiàn)象，當(dāng)?shù)胤絺鶆?wù)償債期集中到來(lái)，如果地方財(cái)政出現(xiàn)支付困難，地方商業(yè)銀行將同時(shí)面臨流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)。

3.2.2? 土地財(cái)政對(duì)商業(yè)銀行流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)的影響

分稅制實(shí)施后，地方財(cái)政收入不斷下降，土地作為地方政府最優(yōu)質(zhì)的壟斷資源為其所用，以獲取預(yù)算收入，使土地財(cái)政不斷發(fā)展。地方政府在籌集資金時(shí)，往往通過(guò)融資平臺(tái)以土地抵押獲取貸款，或者以土地收入作為擔(dān)保發(fā)行城投債。地方政府籌集到資金后，用于新的征地費(fèi)用、以注資形式支持融資平臺(tái)發(fā)展和改善已征地的基礎(chǔ)設(shè)施等。

地價(jià)和房?jī)r(jià)下跌。在地方政府依靠土地獲得借款的過(guò)程中，地價(jià)和房?jī)r(jià)是影響每一個(gè)環(huán)節(jié)的核心變量。當(dāng)?shù)貎r(jià)和房?jī)r(jià)下跌時(shí)，政府難以償還原有的貸款，且無(wú)法進(jìn)一步征地和拉升地價(jià)，如果政府在還款能力下降的情況下繼續(xù)擴(kuò)大債務(wù)，將形成惡性循環(huán)。同時(shí)，房地產(chǎn)商的經(jīng)營(yíng)也會(huì)受到影響，借款穩(wěn)定性將出現(xiàn)問(wèn)題。商業(yè)銀行的流動(dòng)性將從政府和房地產(chǎn)商兩方面受到影響。

地價(jià)和房?jī)r(jià)上漲。謝思全（2013）[3]認(rèn)為，在地價(jià)和房?jī)r(jià)上漲的情況下，地方政府通過(guò)借款、建設(shè)、獲利、還款和再借款的循環(huán)，獲取的收益不斷增加，借款也不斷增加。同時(shí)，商業(yè)銀行也能從擴(kuò)大的貸款中分享到土地收益，有進(jìn)一步放貸的愿望。在二者的雙重作用下，土地價(jià)格越推越高，債務(wù)總量越來(lái)越大，將形成建立在土地預(yù)期增值之上的，越來(lái)越大的“信貸-債務(wù)”泡沫。一旦泡沫發(fā)生破裂，資金鏈就會(huì)斷裂，從而影響商業(yè)銀行的流動(dòng)性和經(jīng)營(yíng)安全。

4? 計(jì)量模型和變量數(shù)據(jù)的選取

由于地方銀行的流動(dòng)性以及地方債務(wù)總量之間存在相互影響關(guān)系，是一組內(nèi)生變量，因此適合采用PVAR（面板向量自回歸）模型進(jìn)行研究。PVAR針對(duì)面板數(shù)據(jù)引入個(gè)體固定效應(yīng)，考慮了各省份數(shù)據(jù)之間的異質(zhì)性，從而提高了估計(jì)結(jié)果的可信度。

yi，t=αj yi，t-j +βi+γi+ei，t? ? ? ? ? ? ? ? （1）

yit為二維列向量（TOTit，RATit）。其中TOTit為各省份的債務(wù)總額增長(zhǎng)率，RATit是各省份銀行業(yè)流動(dòng)比率。i表示省份，t表示時(shí)間，p是滯后階數(shù)。αj是滯后項(xiàng)系數(shù)矩陣。βi是個(gè)體效應(yīng)向量，γi是時(shí)間效應(yīng)向量，ei，t是隨機(jī)擾動(dòng)誤差項(xiàng)量。

債務(wù)總額TOit統(tǒng)計(jì)口徑為各省發(fā)行的一般債券、專項(xiàng)債券、城投債券的總和，隨著債務(wù)置換措施的逐步落實(shí)，將銀行的高息短期貸款置換為長(zhǎng)期市政債，城投公司借入的城投債置換為地方政府專項(xiàng)債券，未來(lái)地方政府債券將逐漸成為地方政府融資的主要方式。由于地方債務(wù)具有舉債主體多樣化、舉債規(guī)模大、隱蔽性強(qiáng)、難以統(tǒng)計(jì)等特點(diǎn)，因此選取了更易統(tǒng)計(jì)的地方政府債券和城投債券作為地方政府債券總量。

TOTi，t=（TOi，t-TOi，t-1/TOi，t-1? ? ? ? ? ? ? ? ? ?（2）

當(dāng)出現(xiàn)大規(guī)模債務(wù)違約現(xiàn)象時(shí)，銀行的資產(chǎn)流動(dòng)性將會(huì)降低，可能引發(fā)流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)。翟光宇（2013）[9]論證了存貸比對(duì)于金融穩(wěn)定性（流動(dòng)性）的效應(yīng)分析是有效的，所以用各省銀行業(yè)的存貸款比率（RATit）衡量地方銀行業(yè)的流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)，RATit=省貸款總額/省存款總額。以上數(shù)據(jù)來(lái)源于WIND數(shù)據(jù)庫(kù)、中國(guó)人民銀行。由此建立了2009—2017年?yáng)|部7省市（安徽省、山東省、江蘇省、浙江省、福建省、江西省、上海市）的面板數(shù)據(jù)。

5? 實(shí)證結(jié)果與經(jīng)濟(jì)解釋

5.1? 平穩(wěn)性檢驗(yàn)

在建立面板數(shù)據(jù)自回歸（PVAR）模型之前，為確保數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性，避免出現(xiàn)偽回歸現(xiàn)象，對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行檢驗(yàn)。檢驗(yàn)得出的序列不平穩(wěn)，在對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行了一階差分處理后，數(shù)據(jù)通過(guò)了ADF檢驗(yàn)。

5.2? 模型最優(yōu)滯后階數(shù)選取

論文使用了PVAR2程序包，對(duì)2009—2017年相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行了1～5階的滯后階數(shù)估計(jì)實(shí)驗(yàn)，根據(jù)AIC、BIC、HQIC準(zhǔn)則，確定滯后階數(shù)為3階。

構(gòu)建PVAR模型的一般等式。

yi，t=α1yi，t-1+α2yi，t-2+α3yi，t-3+βi+γi+ei，t? ? ? ? （3）

5.3? 模型估計(jì)

對(duì)包括（TAT，RAT）的雙變量2階PVAR模型進(jìn)行回歸，分析地方債務(wù)總量的增長(zhǎng)率與商業(yè)銀行存貸款率（流動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)）的相互關(guān)系。估計(jì)結(jié)果如表3所示，其中h_TOT，h_RAT分別表示地方債務(wù)總量的增長(zhǎng)率與商業(yè)銀行存貸款率經(jīng)過(guò)“向前均值差分法”去除個(gè)體效應(yīng)的序列，L1、L2、L3分別表示原始變量對(duì)應(yīng)的滯后1期、滯后2期和滯后3期變量。

5.4? 脈沖響應(yīng)分析

為了分析地方債務(wù)總量對(duì)銀行信貸風(fēng)險(xiǎn)的動(dòng)態(tài)作用過(guò)程，采用PVAR模型的脈沖響應(yīng)函數(shù)分析地方債務(wù)總量對(duì)銀行信貸風(fēng)險(xiǎn)的影響。利用stata15.0軟件，使用200次蒙特卡洛方法模擬產(chǎn)生脈沖響應(yīng)結(jié)果的置信區(qū)間，得到圖2結(jié)果，圖中橫軸表示沖擊作用的滯后期數(shù)（年），縱軸表示變量的響應(yīng)程度，中間曲線為脈沖響應(yīng)曲線。

面對(duì)流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)（RAT）在本期的沖擊，流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)（RAT）在同期增加到0.34，并且在未來(lái)一期迅速減少，從正沖擊變?yōu)樨?fù)沖擊，但是在第2期內(nèi)負(fù)沖擊逐漸減弱并在第3期轉(zhuǎn)變?yōu)檎龥_擊，隨后逐漸變?yōu)榱恪Ｕf(shuō)明流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)（RAT）對(duì)其后期的作用是波動(dòng)的。但是從總體來(lái)看，隨著時(shí)間的推移，正向作用逐漸減少。從存貸比率（RAT）對(duì)債務(wù)增加率（TOT）的脈沖響應(yīng)圖可以看出，存貸比率對(duì)債務(wù)增長(zhǎng)率在本期沒(méi)有影響，但是首先會(huì)產(chǎn)生一個(gè)負(fù)沖擊，在第1期影響逐漸減少，之后開始回升轉(zhuǎn)正，在第5期后開始平穩(wěn)。說(shuō)明存貸比率的升高在短期內(nèi)會(huì)抑制地方債務(wù)的增長(zhǎng)速率，銀行流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)的提高會(huì)使監(jiān)管部門采取措施嚴(yán)格控制，加大力度審核新增銀行的負(fù)債，進(jìn)一步控制地方債務(wù)的增長(zhǎng)。

面對(duì)債務(wù)增長(zhǎng)率在本期的沖擊，流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)（RAT）沒(méi)有受到影響，隨后會(huì)對(duì)流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)（RAT）產(chǎn)生一個(gè)正沖擊，影響越來(lái)越弱，在第4期逐漸接近于零。說(shuō)明地方債務(wù)的增加在本期對(duì)銀行業(yè)流動(dòng)性無(wú)影響，但是在未來(lái)的4期中，債務(wù)量的沖擊將會(huì)對(duì)銀行流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)造成正影響。當(dāng)?shù)胤絺鶆?wù)大量增長(zhǎng)時(shí)，會(huì)導(dǎo)致銀行業(yè)的流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)增加。而且由于我國(guó)地方政府的債券發(fā)行期限以中期為主，因此對(duì)銀行業(yè)的影響存在滯后效應(yīng)。當(dāng)?shù)胤絺鶆?wù)償還日期集中到來(lái)時(shí)，地方政府和融資平臺(tái)面臨的償債壓力增大，如果產(chǎn)生支付危機(jī)，可能會(huì)采取“以債抵債”的行為，進(jìn)一步增加流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)。

6? 結(jié)論與建議

通過(guò)建立PVAR模型，實(shí)證分析了地方債務(wù)增長(zhǎng)與商業(yè)銀行流動(dòng)穩(wěn)定性之間的動(dòng)態(tài)關(guān)系，借助2009—2017年7省市的面板數(shù)據(jù)進(jìn)行PVAR模型的實(shí)證研究，得出如下結(jié)論。①地方債務(wù)的增長(zhǎng)對(duì)于銀行業(yè)流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)增加具有滯后效應(yīng)，短期內(nèi)產(chǎn)生的影響較小。②地方政策對(duì)地方債務(wù)的增長(zhǎng)控制影響是短期的，需要加大控制力度，建立長(zhǎng)期有效的監(jiān)管體系。

根據(jù)上述結(jié)論提出如下建議。①規(guī)范平臺(tái)借貸模式，貫徹問(wèn)責(zé)機(jī)制。自2015年新預(yù)算法實(shí)施以后，舉債擔(dān)保對(duì)于限制地方違規(guī)舉債已有一定成效。鑒于政策效果的短期性，應(yīng)加大監(jiān)督力度，貫徹問(wèn)責(zé)機(jī)制。②嚴(yán)格監(jiān)控政府債務(wù)規(guī)模，遏制隱形債務(wù)的增長(zhǎng)。近些年來(lái)，隱形債務(wù)的增長(zhǎng)主要集中在融資公司，違規(guī)PPP項(xiàng)目、BT、政府投資資金等，需加強(qiáng)對(duì)此類項(xiàng)目的監(jiān)控。③改變投機(jī)者結(jié)構(gòu)，降低商業(yè)銀行的投資比重，滿足更多投資者的需求。

參考文獻(xiàn)：

[1]劉忠，汪仁潔.當(dāng)前地方政府債務(wù)所蘊(yùn)藏的金融風(fēng)險(xiǎn)及其防范[J].云南社會(huì)科學(xué)，2014（2）：80-84.

[2]楊艷，劉慧婷.從地方政府融資平臺(tái)看財(cái)政風(fēng)險(xiǎn)向金融風(fēng)險(xiǎn)的轉(zhuǎn)化[J].經(jīng)濟(jì)學(xué)家，2013（4）：82-87.

[3]謝思全，白艷娟.地方政府融資平臺(tái)的舉債行為及其影響分析——雙沖動(dòng)下的信貸加速器效應(yīng)分析[J].經(jīng)濟(jì)理論與經(jīng)濟(jì)管理，2013（1）：60-68.

[4]高躍光.地方政府債務(wù)對(duì)銀行信貸風(fēng)險(xiǎn)的外溢研究[D].昆明：云南財(cái)經(jīng)大學(xué)，2017.

[5]熊琛，金昊.地方政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)與金融部門風(fēng)險(xiǎn)的“雙螺旋”結(jié)構(gòu)——基于非線性DSGE模型的分析[J].中國(guó)工業(yè)經(jīng)濟(jì)，2018（12）：23-41.

[6]孫婧.我國(guó)地方政府債務(wù)現(xiàn)狀、問(wèn)題及對(duì)策[J].會(huì)計(jì)之友，2013（9）：58-61.